《商業智慧型原理與套用（第二版）》是2020年浙江大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：商業智慧型原理與套用（第二版）
- 出版時間：2020年2月1日
- 出版社：浙江大學出版社
- ISBN：9787308188241
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《商業智慧型原理與套用（第二版）》緊密結合經管類學生的知識結構和學習特點，以“商業智慧型”套用為主線，系統介紹了商業智慧型的概念、方法、技術及套用，克服了以“數據挖掘”技術為主線的局限性。該書可以作為高等院校高年級本科生的教村，也可以作為MBA的教材，以及相關專業人員、市場行銷人員、管理決策支持等實際經濟管理領域實務工作者的參考用書。
圖書目錄
第一章 數據挖掘和商業智慧型
第一節 數據挖掘的興起
第二節 什麼是商業智慧型
第三節 數據挖掘和商業智慧型工具
第四節 數據挖掘套用案例
小結
思考與練習
第二章 數據倉庫
第一節 數據倉庫的概念
第二節 數據倉庫的體系結構
第三節 元數據
第四節 數據集市
第五節 數據倉庫設計與實施
第六節 Microsoft數據倉庫和商業智慧型工具
第七節 數據倉庫設計案例
小結
思考與練習
實驗
第三章 數據預處理
第一節 數據預處理的重要性
第二節 數據清洗
第三節 數據集成與轉換
第四節 數據消減
第五節 離散化和概念層次樹生成
第六節 使用SSIS對數據進行ETL操作
小結
思考與練習
實驗
第四章 多維數據分析
第一節 多維數據分析基礎
第二節 多維數據分析方法
第三節 多維數據的存儲方式
第四節 多維表達式
第五節 使用SQL Server Analysis Server構建維度和多維數據集
第六節 使用Excel數據透視圖瀏覽多維數據集
小結
思考與練習
實驗
第五章 用Microsoft SSRS處理智慧型報表
第一節 SSRS商業智慧型報表
第二節 使用SSRS創建報表
小結
實驗
第六章 數據挖掘技術
第一節 數據挖掘的任務
第二節 數據挖掘的對象
第三節 數據挖掘系統的分類
第四節 數據挖掘項目的生命周期
第五節 數據挖掘面臨的挑戰及發展
小結
思考與練習
第七章 關聯挖掘
第一節 關聯規則挖掘
第二節 單維布爾關聯規則挖掘
第三節 挖掘多層次關聯規則
第四節 多維關聯規則的挖掘
第五節 關聯挖掘中的相關分析
第六節 利用Microsoft SSAS進行關聯挖掘
小結
思考與練習
實驗
第八章 分類與預測
第一節 分類與預測基本知識
第二節 有關分類和預測的幾個問題
第三節 基於決策樹的分類
第四節 貝葉斯分類方法
第五節 神經網路分類方法
第六節 分類器準確性
第七節 預測方法
第八節 Microsoft貝葉斯算法
第九節 Microsoft決策樹算法
第十節 Microsoft神經網路算法
小結
思考與練習
實驗
第九章 聚類分析
第一節 聚類分析概念
第二節 聚類分析中的數據類型
第三節 主要聚類方法
第四節 劃分方法
第五節 層次方法
第六節 基於密度方法
第七節 異常數據分析
第八節 Microsoft聚類算法
小結
思考與練習
實驗
第十章 時序數據和序列數據挖掘
第一節 時間序列模型
第二節 Microsoft的時序算法
第三節 Microsoft時序算法示例
第四節 Microsoft的序列模式挖掘
小結
思考與練習
實驗
第十一章 基於多維數據集的數據挖掘
第一節 OLAP和數據挖掘之間的關係
第二節 構建OLAP挖掘模型
小結
參考文獻
